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- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
这是我的代码:
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy import misc
import matplotlib.pyplot as plt
MIN_MATCH_COUNT = 10
img1 = cv2.imread('Screenshot_2.png',0)
img2 = cv2.imread('Screenshot_12.png',0)
# Initiate SIFT detector
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
# find the keypoints and descriptors with SIFT
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1,None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2,None)
FLANN_INDEX_KDTREE = 0
index_params = dict(algorithm = FLANN_INDEX_KDTREE, trees = 5)
search_params = dict(checks = 50)
flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params)
matches = flann.knnMatch(des1,des2,k=2)
good = []
for m,n in matches:
if m.distance < 0.7*n.distance:
good.append(m)
print good
if len(good)>MIN_MATCH_COUNT:
src_pts = np.float32([ kp1[m.queryIdx].pt for m in good ]).reshape(-1,1,2)
dst_pts = np.float32([ kp2[m.trainIdx].pt for m in good ]).reshape(-1,1,2)
M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC,5.0)
matchesMask = mask.ravel().tolist()
h,w = img1.shape
pts = np.float32([ [0,0],[0,h-1],[w-1,h-1],[w-1,0] ]).reshape(-1,1,2)
dst = cv2.perspectiveTransform(pts,M)
img2 = cv2.polylines(img2,[np.int32(dst)],True,255,3, cv2.LINE_AA)
else:
print "Not enough matches are found - %d/%d" % (len(good),MIN_MATCH_COUNT)
matchesMask = None
draw_params = dict(matchColor = (0,255,0), # draw matches in green color
singlePointColor = None,
matchesMask = matchesMask, # draw only inliers
flags = 2)
img3 = cv2.drawMatches(img1,kp1,img2,kp2,good,None,**draw_params)
plt.imshow(img3, 'gray'),plt.show()
最佳答案
只需获取其中mask == 1的src_pts并在源图像上找到矩形的min_X,min_Y,max_X,max_Y。
下面是我尝试过的代码。
pts = src_pts[mask==1]
min_x, min_y = np.int32(pts.min(axis=0))
max_x, max_y = np.int32(pts.max(axis=0))
cv2.rectangle(originalImage,(min_x, min_y), (max_x,max_y), 255,2)
plt.imshow(originalImage, cmap='gray')
关于python-2.7 - Python//如何使用OpenCV中SIFT提取的特征在目标对象周围获取矩形,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/46239269/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!